ETRI·테라리더·아모레, 피부 맞춤형 화장품 추천 시스템 개발

데이터셋 5천 개 딥러닝…고정밀 피부 발림성 99.2% 정확성 확보

화장품을 피부 상태에 따라 추천할 수 있는 고정밀 피부 발림성 분석 시스템이 개발됐다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 ㈜테라리더, ㈜아모레퍼시픽과 공동으로 평균 99.2% 정확도를 가진 피부 맞춤형 화장품 추천 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다.

이 시스템은 딥러닝 알고리즘을 활용했다. 화장품을 피부에 바를 때 나타나는 마찰력 측정값 변화를 분석했다.

ETRI와 테라리더 공동연구진.(왼쪽부터 ETRI 유정수 연구원, 양용석 실장, 테라리더 한석길 대표, ETRI 이명래 책임연구원, 테라리더 한상헌 연구원)(사진=ETRI)

연구팀은 화장품 샘플 17건을 ㈜아모레퍼시픽으로부터 제공받았다. AI모델링에는 데이터 셋은 5천 건이 사용됐다. 이를 대상으로 딥러닝 학습을 수행했다.

마찰력 측정에는 주파수 성분의 변화를 알아 볼 수 있는 단시간 푸리에 변환(STFT)과 비정상 신호를 나타내는 연속 웨이블릿 변환(CWT) 기법을 차용했다.

시간에 따라 변화하는 1차원 마찰 신호를 2차원 주파수 스펙트럼 형태로 재해석했다.이어 원하는 시간-주파수 혼합 신호를 추출, 분석했다.

㈜테라리더는 고정밀 화장품 사용감 테스트 기기를 제공했다.

연구팀은 냉온감을 포함해 향후 향과 색상 분석 연구도 가능할 것으로 내다봤다. 또 마찰 특성 기반의 의류, 직물의 촉감과 페인트 등 도장 특성, 자동차 타이어 마찰 특성 판별 등에도 이 기술이 활용 가능할 것으로 전망했다.

전문가 분석 과정(위)과 AI 기반 고정밀 피부 발림성 분석 시스템에 따른 발림성 분석 과정.(그림=ETRI)

양용석 지능형부품센서연구실장은 "발림성 분석 결과를 통해 젊은 여성, 중년 남성, 유아 등 남녀노소별 또는 계절별로 적합한 화장품 추천이 가능할 것"으로 내다봤다.